【図解】コレ１枚でわかるハルシネーション（幻覚）とその対策
ハルシネーション（hallucination／幻覚）とは、事実に基づかない虚偽の情報を生成してしまうことです。あたかも、AIが幻覚を見ているかのように「もっともらしい嘘」を出力するため、このように呼ばれています。
ハルシネーションが起こるのは次の理由があるからです。
学習データの誤り：学習データの多くが、インターネット上に存在する大量のデータであるため、不正確な情報も多く、誤った回答をしてしまう。偏った見解やフィクションも学習の対象になることにも注意が必要。
文脈を優先：情報の正確性よりも文脈を重視して回答を生成するため、入力されたプロンプト（指示文）に対し、自然な形で回答しようとしているから。文章を最適化する過程で情報の内容が変化し、不正確な情報が出力される。
古い情報：最新の情報に関しては、学習データに含まれていない可能性があるので、結果として、誤った解答を出してしまう。
推測による回答：学習データを基に、推測した情報を出力しようとする。このとき、無理やり文章として自然となるように回答を生成するため、誤った回答をしてしまう。推測で出力された情報は、あくまで予想に過ぎず、正確な情報とはいえない。
この問題を解決するために、次のような対策が、有効だとされています。
微調整／ファインチューニング（fine-tuning）： 事前に訓練された汎用的なモデルを特定のタスクやデータセットに合わせて再訓練する手法です。これにより、モデルが特定のタスクにおいてより高い性能を発揮するようになります。
検索拡張生成／RAG（Retrieval Augmented Generation）：タスクを実行する前に特定の情報を検索し、その情報を参照して回答や生成を行う手法です。インターネット上の最新情報や社内情報を取り入れて回答できるようになり、新しい情報や業務に最適化された結果を生成してくれます。
いずれもハルシネーションを抑制し、回答の精度やタスクの性能を向上させることに役立ちますが、その目的やアプローチは異なります。これらを適切に組み合わせることで、業務における実用性を高めるといいでしょう。
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